Internações por neoplasia maligna do colo do útero em Goiás no período de 2008 a 201

Introdução: O câncer do colo do útero é o segundo tumor mais frequente entre as mulheres, segundo o Instituto Nacional de Câncer (INCA). É um câncer que evolui lentamente, dessa forma, é necessário analisar de forma crítica como o fator faixa etária (FE) influencia nas taxas de internações pela neoplasia, a fim de evidenciar, por exemplo, em qual idade a prevalência da doença é maior. Isso porque afeta a incidência e a prevalência das internações. Assim, é imprescindível conhecer de forma objetiva os dados e análises sobre a influência desse fator nas taxas de internações. Objetivo: Avaliar a relação entre a faixa etária e o número de internações por neoplasia maligna do colo do útero em Goiás (GO) no período de jan/2008 a dez/2018, sob uma perspectiva crítica. Material e método: Trata-se de um estudo epidemiológico das séries temporais das taxas de internações por neoplasia maligna do colo do útero entre mulheres em Goiás (GO), no período de jan/2008 a dez/2018. O estudo estratificou as taxas de internações em cinco faixas-etárias: 20 a 29 anos, 30 a 39 anos, 40 a 49 anos, 50 a 59 anos e 60 ou mais anos. Os dados da pesquisa foram obtidos através do Sistema de Internações Hospitalares (SIH) e pela Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), para estimativas de população. Para a análise de conteúdo dos dados obtidos foi utilizado o método de Prais-Winsten. Resultados: Foram analisadas 6440 internações entre jan/2008 e dez/2018. A FE com maior número de internações foi a de 40 a 49 anos com 2502 (38,8%) e a com menor número foi entre 20 a 29 anos com 262 (4%) internações. A prevalência de mulheres internadas foi de 0,3% e a taxa de óbito foi de 8,63. As taxas de internações a cada 100.000 mulheres, em ordem crescente dos anos analisados, começando em 2008 e terminando em 2018, foram as seguintes: 37,8; 49; 42; 32; 26,6; 19; 18,4; 17,2; 15,8; 19 e 24. Dessa forma, o ano com maior taxa foi 2009 com 49/100.000 mil mulheres e apesar de 2008 ter 37/100.000 e 2018 ter 24/100.000, a tendência temporal da taxa é estacionária (bvalor = - 0,15; p-valor = 0.144). Conclusão: O estudo mostrou que, no estado de Goiás, a FE com o maior índice de internação por CA do colo uterino foi entre 40 e 49 anos e a com menor incidência foi entre 20 e 29 anos. O resultado corrobora com a literatura, pois o câncer do colo de útero é raro em mulheres até 30 anos e o pico de incidência é entre 45 a 50 anos. A diminuição do número de internações ao longo do tempo, com um leve aumento em 2017 e 2018, mas substancialmente menor do que em 2008, pode significar melhoria no rastreio e no manejo dessa doença na atenção básica. Porém, mesmo com uma possível melhora na prevenção, as taxas de internações mostram-se estacionárias, o que nos remete a necessidade de políticas públicas mais eficazes para prevenção e promoção de saúde, principalmente na FE mais acometida

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost